Як генерувати прогнози за допомогою rjags?

Я використовував rjags для запуску MCMC на моделі, визначеній мовою JAGS. Чи є хороший спосіб витягти цю модель і виконати прогнози з нею (використовуючи задній розподіл моїх параметрів)? Я можу повторно вказати модель в R та підключити режими моїх плакатів параметрів; Мені просто цікаво, чи існує менш зайвий спосіб цього зробити.

Я вважаю, що http://sourceforge.net/p/mcmc-jags/discussion/610037/thread/0ecab41c задає те саме питання.

Зазвичай ви можете робити прогнози в JAGS. Нижче наводиться приклад регресу з FEV (що стосується ємності легенів) як залежної змінної та віку та показника паління як прогнозів.

FEV20s та FEV20ns - це прогнозовані значення FEV для 20-річного курця та 20-річного некурящого.

model
{
for(i in 1:n){
    FEV[i] ~ dnorm(mu[i],tau)
    mu[i] <- beta[1] + beta[2]*Age[i] + beta[3]*Smoke[i]  + beta[4]*Age[i]*Smoke[i]
}

#priors
beta[1] ~ dnorm(0,0.001)
beta[2] ~ dnorm(0,0.001)
beta[3] ~ dnorm(0,0.001)
beta[4] ~ dnorm(0,0.001)
tau ~ dgamma(0.001,0.001)
sigma<-1/sqrt(tau) 

## Predict the FEV for a 20 year old smoker and for a 20 year old nonsmoker
mu20s <-  beta[1] + (beta[2]+beta[4])*20 + beta[3]
mu20ns <-  beta[1] + beta[2]*20 
FEV20s ~ dnorm(mu20s,tau)
FEV20ns ~ dnorm(mu20ns,tau)
}

Приклад з: Байєсові ідеї та аналіз даних